「深度研究系统」共找到 3883 篇相关文章
智能体并非越多越好，45%准确率成关键拐点
Google研究《Towards a Science of Scaling Agent Systems》验证“智能体并非越多越好”。在GPT等上实验发现，单个智能体准确率超45%，增加数量会损性能，还揭示工具税、错误螺旋等问题，给出预测公式。
DeepMind一篇论文终结十年之争！GPT-5推理靠世界模型
GPT-5上线后推理能力惊人。最新研究揭示通用智能体聪明的原因是长出“世界模型”，终结了学界十年关于AI靠模仿还是思考的争论，实验也验证了世界模型对智能体的必要性。
OpenAI首席科学家访谈被紧急制止！有些名字现在不让说了……
OpenAI首席科学家访谈时被要求禁止透露重要员工名字，因Meta常挖人。GPT - 5将发布，奥特曼谨慎应对。此外，还介绍了OpenAI研究方向、瓶颈，以及其他公司在挖人大战中的举措。
EvaLearn：AI下半场的全新评测范式！
OpenAI研究员指出传统基准测试难衡量AI实际效用。复旦大学与字节跳动等团队提出全新评测范式EvaLearn，以连续问题求解为核心，构建问题并设评分标准，对九个前沿大模型研究有诸多发现。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
陶哲轩痛诉很缺钱！科研经费暴跌67%十年最低，自掏腰包科研
美国国家科学基金会削减基础科学资助，数学科学领域资助大降。菲尔兹奖得主陶哲轩痛诉经费不足，自掏腰包做科研，还以“开普勒的橙子”说明基础研究虽短期无用，却能助力科技突破。
IEEE TVCG | 告别写代码！MoGraphGPT：基于模块化大模型与图形控制的2D交互场景创作
香港多所高校研究团队提出 MoGraphGPT 系统，结合上下文感知模块化大模型与图形化控制，能让用户零代码搭建 2D 交互场景。该成果被 IEEE TVCG 录用，还对比实验验证其优势。
自建一个 Agent 很难吗？一语道破，万语难明
作者分享给传统研发平台接入 Agent 开发能力的经验，介绍技术选型、方案落地、系统提示词优化、知识库建设等内容，还提及工具接入、上下文管理等方面，为想自建 Agent 的人提供启发。
烧掉数万亿 Token、数百 Agent 连跑一周：Cursor“从零写浏览器”，结果是拼装人类代码？
Cursor CEO分享用GPT - 5.2让系统运行一周从零构建浏览器的实验，产出大量代码。但实验引发质疑，项目编译难通过，代码还依赖成熟库，像是拼装人类代码，且实验成本高。
比NotebookLM更实用，基于LLM的AI PPT开源工具，连配套演讲稿都给写好了。
现在很多人用Nano Banana、NotebookLM做PPT，但存在字体、内容契合度等问题。本文推荐基于LLM的开源AI PPT工具LandPPT，它支持多格式文档生成、有深度研究等功能，协议宽松可商用。